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仅仅有能力分析大数据本身，而无法让用户理解分析结果，这样的效果价值不大。大数据分析系统应该支持用户了解、验证、分析计算机所产生的计算结果。 在大数据分析的背景下，系统应该支持用户不断提供附加资料（数据出处），解释结果是如何产生的。通过研究如何最好的捕获、存储和查询数据出处，同时配合相关技术捕获足够的元数据，就可以创建一个基础设施，为用户提供解释分析结果，重复分析不同假设、参数和数据集的能力。而具有可视化能力的系统是帮助用户查询和理解结果的重要手段 基于上述问题，需要研究新的交互方式，支持用户采用“玩”的方式对数据分析过程进行小的调整，并立即对增量化的结果进行查看。 解释（Interpretation） 存在的问题 存在的问题 真实性问题： 官员要政绩、学界要交差、商界要名利。注水性数据导致硬数据软化。基尼系数、博主粉丝量、复兴指数，为何一直在被质疑？凡数据造假能获利，则数据极可能有假。越来越多的软件自动发布信息，使得大数据也是真假难辨。数据背后的细节，数据源的真实、全面以及处理过程的科学，是大数据走向权威和可信的重要保障。 存在的问题 存在的问题 样本代表性： 我们不可能搜集到全数据，而与大数据相关的形容词往往是大规模、精准、细化，在调用如此“完美”的数据时，如何注意情景和样本的适用性。正如网络民意与现实民意的讨论，微博不代表网络，网络不代表社会，朋友圈也是小圈子，跳出圈子看世界不容易，切勿陷入相同的悖论。在选样、测量、误差校正不尽如人意时，好数据将劣化，大数据将虚化。 存在的问题 存在的问题 相关误差性： 利用大数据，基于一定算法和模型对变量元素进行相关性分析，在要素构成简单的情景中可以，在复杂系统中，仅有相关性解释还不够，易走偏。比如一个明显不对的结论：一个城市的网页数越高，其网络形象就越好。虽然，数据统计证实了网页数和网络形象存在一般的正相关，但忽略了负面事件带来的网页量爆发等，结论也是不科学的。相关性要真正体现在数据之间、数据与真实事件影射的现象之间、真实事件的客观联系上。 存在的问题 存在的问题 故事化： 大数据的概念冲击、视觉盛宴，看上去不错，但要警惕割裂传统信息管理系统和大数据的关系，营造一个概念化、全新的东西。比如开发商大肆搞房地产，大数据要建数据中心，圈地成必然，又如做科研项目，思路和内容要新颖，不少人拉大旗借用大数据。大数据只有与实际接轨，工具化、服务化和实用化，能解决具体问题的大数据，才能打破泡沫，见证数据真正之美。 存在的问题 存在的问题 隐私侵犯： 大数据中包含着每个人的小数据，这些数据经过进一步分析既能知道你的爱好，也能知道你的下意识行为倾向，如果据此来判断一个人的未来，是否会重演大片“少数派报告”的场景，我们现在还不得而知。 发展趋势 （1）大数据时代下的数据库搭建要求更先进的技术支持 与更开放的运算与存储技。在大数据时代下大数据由巨型数 据库的集合组成，这些数据库的集合大小常超出人类在可接 受时间下的收集、应用、管理和处理能力。大数据的大小经 常改变，截至 2012 年，单一数据库集合的大小从数兆字节 （TB）至数十兆亿字节（PB）不等。 （2）大数据时代下数据库的资料信息更新会更加迅速。 大数据的作用主要是经由海量的模型计算预测关注对象的 未来状况，并对决策者进行直接指导。这样庞大的数据库的 集合运算，需要消费相当的资源与成本，不仅计算结果一定 要产生价值，也对参与运算的所有数据都产生了相同的高标 准要求，否则的话单独数据库的错误资料将导致计算模型的 结果无效。在此背景下，数据库的更新、维护将更加频繁，数 据信息更新将更高效以应以大数据的计算需求，以此带来的 成本上升将直接淘汰无法维持运作的小型独立数据库。 （3）大数据时代下不同类型数据库下的存储资料之间的 联系、交流、应用将更加频繁。在大数据时代，数据库间的联 系将会越来越紧密，即使库之间不存在直接关系，但在计算 处理的过程中也会呈现其间接关联或联系二者的关键链，这 将会打破数据库间的独立性，形成大数据时代下由数据库组 成的数据池。数据库间的交流频繁，还表现在数据库技术发 展与数据计算分析方面。新的数据库技术中，很多关键技术 已经不由单个公司所独占，而是源于数据公司或独立的程序 开发者的共同开发与开源。 用户行为分析 85%的数据属于广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据 * 大数据现状及热点 （3）斯坦福大学斯坦福大学医学系专门成立了生物医学专业的大数据组，定期组织生物学、医学、计算机等方面的专家就大数据问题进行研讨，旨在跨学科的研究和探讨大数据的问题。在教育培训方面，斯坦福大学提供了大规模的数据挖掘（Mining?Massive?Data?Sets）认证课程。 大数据现状及热点 （4）华盛顿大学华盛顿大学的